Ein Hautanalysesystem ist eine technologische Lösung, die die Bewertung der Hautgesundheit und des Hautbildes erleichtert. Diese Systeme nutzen verschiedene Methoden wie Bildgebung, maschinelles Lernen und Datenanalyse, um eine Reihe von Hauterkrankungen zu beurteilen, darunter Akne, Falten, Sonnenschäden, Hyperpigmentierung und andere damit verbundene Probleme.
Das Hautanalysesystem nutzt modernste Technologien wie Bildverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning, um den allgemeinen Gesundheitszustand der Haut zu beurteilen. Das Softwaresystem erfasst hochauflösende Hautbilder, verarbeitet sie mit speziellen Algorithmen und erstellt einen detaillierten Bericht über den Hautzustand.
Diese Daten ermöglichen es Hautpflegeexperten, personalisierte Hautpflegeregime zu erstellen und geeignete Produkte zur Verbesserung des Hautwohlbefindens vorzuschlagen. Darüber hinaus kann die Hautanalysesoftware zugrunde liegende Hautprobleme erkennen, die möglicherweise einen medizinischen Eingriff oder spezielle Hautpflegeprodukte erfordern.
Um ein Hautanalysesystem mit Computer Vision und Deep Learning zu erstellen, kann man Bibliotheken wie PyTorch, ONNX, NumPy und OpenCV verwenden. Diese Bibliotheken bieten die notwendigen Werkzeuge für die Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion und Machine-Learning-Algorithmen, die zur Bewertung der Hautgesundheit eingesetzt werden können.
Nach der Entwicklung des Systems kann es über eine benutzerfreundliche Plattform wie Streamlit bereitgestellt werden. Streamlit bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die die Interaktion mit dem Hautanalysesystem erleichtert, den Zugriff auf Hautanalyseberichte ermöglicht und personalisierte Empfehlungen für Hautpflegeprodukte und -behandlungen liefert.
Durch die Kombination von Computer Vision, Deep Learning und benutzerfreundlicher Bereitstellung auf Streamlit kann ein Hautanalysesystem eine genaue und personalisierte Hautpflegeanalyse liefern und ist somit ein wertvolles Werkzeug für Hautpflegeprofis und Personen, die eine bessere Hautpflege wünschen.
Zugriff auf die Skin Analyzing System-Website: https://experiment.saigontechnology.vn/ai-skin/. Alternativ können Sie die Hauptseite des Saigon Technology AI Research Lab hier aufrufen: https://experiment.saigontechnology.vn/, den Bereich [CV] [CV] Skin Analyzing System auswählen und auf die Schaltfläche „Try our demo“ (Demo testen) klicken.
Wählen Sie auf der Skin Analyzing System-Seite zunächst Ihr gewünschtes Hautattribut aus, um zu beginnen.
Sie haben 3 Möglichkeiten, Bilder hochzuladen:
1. Click Run Vorhandene Bilder in der Seitenleiste verwenden: Wählen Sie ein beliebiges Bild in der Seitenleiste -> Klicken Sie auf „Run“ (Ausführen).
2. hr Hautbild hochladen: Klicken Sie auf „Browse files“ und wählen Sie Ihr hochzuladendes Bild aus-> Klicken Sie auf „Run“ (Ausführen).
3. Kamera am Edge-Gerät verwenden: Aktivieren Sie „Turn on camera“ -> Click “Capture” to take a picture-> Click Run
Es gibt 2 Ergebnisse: Ein Heatmap-Bild und eine Vorhersage der Läsion.
Beginnen Sie die Konversation mit unseren Analysten und Entwicklern. Zusammen erheben wir die Bedürfnisse und skizzieren die neue Lösung
Gemeinsam mit unseren Entwicklern und Analytikern beginnen wir mit der Diskussion und Analyse der Kundenbedürfnisse und skizzieren die Grundzüge.
© 2022 STS Software GmbH. All rights reserved.
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